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中文地名识别
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地名识别
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地名识别方法算法介绍。 在网络信息处理中有着较为广泛的应用
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本标准规定了地名类别的划分规则与地名类别代码的编制规则,适用于地名信息系统和相关信息系统中地名信息的处理与交换。
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CRF与规则相结合的中文地名识别 (2012年)
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采用递增式学习策略优化条件随机域(conditionalrandomfields,CRF)的特征模板以提高中文地名的识别效果,结合语言学相关知识构建规则库,以弥补机器学习模型获取知识不够全面导致召回率偏低的不足,最终实现了CRF与规则相结合的中文地名识别系统。实验结果表明,采用CRF与规则相结合的方法识别中文文本中的地名是有效的,对Bakeoff2007NER任务的MSRA语料进行开放测试,召回率
基于支持向量机的中文文本中地名识别 (2007年)
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提出并实现了一种基于支持向量机(SVM)的中文文本中地名的自动识别方法。结合地名的特点,抽取单字本身、基于字的词性、是否在地名特征词表中及其上下文的信息作为向量的特性,并将其转化为二进制表示,在此基础上建立了训练集,并通过对多项式Kernel函数的测试,得到了用支持向量机进行地名识别的机器学习模型。实验表明。所建立的SVM地名识别模型是有效的,系统开式召回率和精确率分别达86.69%和93.82%
汉语自动分词中中文地名识别 (2006年)
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以词语级的中文地名为识别对象,根据地名内部用字的统计信息和地名构成特点产生潜在地名。在汉语自动分词中将可信度较高的潜在地名等同于句子的候选切分词,利用候选切分词本身的可信度和上下文接续关系评价句子的各种切分方案。在确定句子最佳切分时识别句子中的中文地名。对真实语料进行封闭和开放测试,封闭测试结果为召回率93.55%,精确率94.14%,F-1值93.85%;开放测试结果为召回率91.27%,精确率
基于CRF的中文地名识别研究.pdf
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命名实体识别是机器翻译、信息检索、问答系统等的技术基础。中文地名识别是中文命名实体识别的一个难点。本文主要对中文地名识别进行研究,实现了条件随机域(Conditional Random Fields, CRF)与支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合中文地名识别系统,并重点对条件随机域与规则相结合的中文地名识别进行了研究。
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中文词库素材3.2(附带人名、地名和专业词库,还有偏旁部首汇总)
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这是一个汉语常用词库,词汇量20多万,还自带了一个拼音加加输入法,难读字查音工具。还有人名、地名及专业词库,特殊符号编码大全,部首部件等
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车辆跟驰模型是微观交通仿真的一个基本模型,基于非参数回归算法的跟车模型较好地解决了以往模型存在的典型问题,但随着样本维数增加,容易出现“维数祸根”现象。提出一种基于投影寻踪回归(PPR)技术的车辆跟驰模型,解决了“维数祸根”和高维数据间的非正态、非线性问题。PPR建模不需要对数据结构作任何假定,而只通过直接审视和分析数据进行建模,因此,该方法能充分地发掘数据中存在的信息,建立的模型符合客观实际,精
为Google Earth增加中文地名功能
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中文文本的地名解析方法研究 (2010年)
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讨论了中文文本的地名解析流程,提出基于条件随机场和篇章地名关系的地名识别方法、基于局部模糊匹配的地名标准化方法以厦基于认知显著度的地理编码方法。并构建了地名解析原型系统。实验显示,该系统可以获得较为满意的精确率、召回率和F值,同时讨论了地名词典的完备性、地名识别精度以厦地名语义歧义消除等影响地名解析性能的主要因素。
c++非基于语料地名识别
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本资源基于C++实现了非基于语料的地名基本识别
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中文地名分词+地名词典创建工具
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学习了部分分词原理和方法,做了相应的改进: 1、创建了两种词典树,做了性能上的比较 2、改进数字词组的分词方法,加入语法的判断 3、提供地名词典创建工具。将地名全名词典分词获得分词后的地名词典,减少词条数目,增加查找速度。程序用一个中等省会城市测试,模糊查询和精确查询效果都不错。 4、加入地名输入提示的工具。 代码采用C#,为学习成果,尚有很多不完善地方,欢迎
微信小程序自动获取当前位置中文地名
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通过腾讯地图api的opi兴趣点,逆地址解析得到与当前位置相近的地点 腾讯地图api已经支持微信小程序,可以通过以下地址了解 http://lbs.qq.com/qqmap_wx_jssdk/index.html (此图片来源于网络,如有侵权,请联系删除! ) var QQMapWX = require('../../../utils/qqmap-wx-jssdk.min.js')
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DawsonWang
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riverincs
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